分布式半實物環境實時彈道仿真步長自適應研究

左家亮， 楊任農， 張瀅， 王學鋒

(空軍工程大學 航空航天工程學院， 陜西 西安 710051)

?

分布式半實物環境實時彈道仿真步長自適應研究

左家亮， 楊任農， 張瀅， 王學鋒

(空軍工程大學 航空航天工程學院， 陜西 西安 710051)

在分布式半實物環境中，從工程實踐的角度出發，基于數據分發服務(DDS)建立高性能彈道仿真環境。通過設計并實現仿真步長自適應的方法，進行實時彈道仿真計算。針對分布式半實物仿真環境的特點，提出了基于攻擊機仿真環境和基于目標機仿真環境兩種仿真方式。在采用同一種彈道仿真模型的情況下，通過對比分析兩種方式的仿真實驗結果，基于目標機仿真環境的方式穩定地提高了仿真計算頻率，因此仿真結果精度較高，從而很大程度上提高了半實物仿真環境下實時彈道仿真的可信度。

仿真科學技術； 實時彈道仿真； 半實物環境； 仿真步長自適應

0　引言

為了開展貼近實戰化的訓練，各國空軍堅持不懈地從技術層面構建更加貼近實戰條件的半實物對抗訓練環境，搭建空戰訓練系統(ACMI)，如美軍的P5系列，都是通過給參訓飛機加掛訓練設備，采集精確的位置和武器發射等數據，并構建半實物仿真環境。半實物仿真環境通過實時接收、解析和融合參訓飛機的位置、姿態和火控數據，精確顯示空戰對抗態勢，通過判讀數據中武器模擬發射指令，進行半實物彈道仿真，并給出最終脫靶量。在半實物仿真環境中，飛機是真實的裝備，只有導彈是仿真的，并要求實時通報導彈模擬攻擊的結果。實時對抗訓練過程中經常出現同時模擬發射武器，且相互關聯。假設甲先發射中距導彈攻擊乙，丙后發射武器攻擊甲，但丙距離甲較近，剛好在甲完成制導之前，丙“擊中”了甲，勝敗就在毫秒之間。這對系統的實時性提出了較高的要求，且必須在同一時空下實時完成仿真計算。在大規模空戰對抗訓練中，可能同一時刻需要仿真上百條彈道，既要滿足實時性要求，又要保證彈道仿真精度，能否解決該難題成為系統成敗的關鍵。

本文考慮在相同的態勢下，基于同一種彈道仿真模型，采用分布式并行計算方法進行半實物彈道仿真，所有彈道在仿真時間是并行的，在空間是分布的[1]，通過提高彈道仿真頻率來提高彈道仿真精度。所謂并行計算就是利用多處理器或多計算機，將進程相對獨立地分配于不同的節點上，由各節點獨立的操作系統調度的計算模式[2]；彈道仿真實質上是一個離散的計算過程，仿真步長越大，其離散程度會越大，其仿真的可信度也就越低。假設在某次彈道仿真計算中采用定長的仿真方法，圖1(a)仿真步長為0.01 s，A、B是仿真彈道中連續的兩個值，A點是彈道中第N次計算的值，B點是第N+1次計算的值，連續兩次彈道仿真計算都沒有進入導彈的殺傷半徑范圍內；圖1(b)仿真步長為0.001 s時，在A、B兩點之間需要增加9次計算，假設A點是第N次計算的值，則B點為第N+10次計算的值，AB之間的部分點進入了導彈的殺傷范圍內。在相同的仿真模型基礎上，從理論數值上分析，通過提高仿真計算頻率可以提高仿真的可信度。但是定長仿真總存在缺陷，當仿真步長設置過小時，則在設定的仿真步長內不能完成仿真；當設置的仿真步長偏大，則存在空閑時間過大，且效率不高、精度不夠。

圖1　仿真頻率影響仿真結果示意圖Fig.1　The effects of different simulation frequencies on simulation result

本文在假設仿真模型顆粒度在理想狀態下，在分布式半實物仿真環境中[3]，采用仿真步長自適應機制，通過提高仿真計算頻率，提高了彈道仿真精度和系統的可信度。

1　分布式半實物并行仿真環境

計算機集群技術即將若干臺計算機通過高速網絡連接在一起，使其像一臺計算機一樣工作，從而獲得接近于并行計算機處理能力的技術[4-5]。分布式半實物仿真環境如圖2所示。

圖2　分布式半實物仿真環境示意圖Fig.2　Schematic diagram of distributed hardware-in-loop simulation environment

1.1基于發布/訂閱的分布式并行仿真架構

本文把每一架參訓飛機定義為一個仿真實體，基于數據分發服務(DDS)的數據發布/訂閱機制[6]，建立全局仿真實體空間[7](仿真架構如圖3所示)，實現對所有工作站上運行仿真實體進行管理。對其中某一工作站，由該工作站負責仿真的飛機定義為本地實體，其他參訓飛機則定義為遠程實體。仿真空間需要根據不同工作站上負責仿真計算的飛機仿真實體數量進行管理，對新加入對抗訓練的飛機和退出對抗訓練的飛機進行動態調配，保證所有工作站上的仿真實體數量基本一致，實現負載均衡[8]。

圖3　分布式半實物仿真環境架構Fig.3　Structure of distributed hardware-in-loop simulation environment

1.2實體管理策略

分布式半實物仿真環境中，根據判讀飛機數據中發射信號并創建仿真導彈，把導彈也定義為一個仿真實體。每一個工作站創建本地實體鏈和遠程實體鏈，分別負責維護管理本地實體和遠程實體。本地實體鏈表負責管理本地實體的增加、刪除和更新，并通過仿真網絡框架發布本地實體最新的態勢，遠程實體鏈表則通過仿真網絡環境獲取遠程實體的最新態勢。對任何一架飛機或仿真導彈，在分布式半實物仿真環境中只有一個工作站發布它的最新態勢信息，實現其最新狀態的唯一性。

2　半實物彈道仿真

半實物仿真環境實時接收并解析攻擊機雷達和火控數據，以武器模擬發射信號為觸發條件，啟動彈道仿真模型，開始彈道仿真計算。

2.1兩種仿真方式

在分布式半實物仿真環境中，有兩種仿真方式：第一種基于攻擊機環境進行彈道仿真(如圖4實線所示)；第二種是基于目標機環境彈道仿真(如圖4虛線所示)。第一種方式是直接在攻擊機所在的仿真環境中創建仿真導彈實體，每次彈道仿真之前需要通過仿真網絡獲取目標機實體發布最新的位置和姿態數據，一次彈道仿真計算所消耗的時間包括：數據網絡通信時間、本地彈道計算時間和目標機數據平滑時間；第二種方式是目標機實體收到被攻擊信號之后，在目標機仿真環境創建仿真導彈實體，并在目標機仿真環境根據仿真步長進行平滑處理，一次彈道仿真需要的時間包括：本地彈道仿真時間和目標機平滑的時間。兩種不同之處在于獲取目標機最新態勢數據的方式不相同，所需的時間也不一樣。

圖4　兩種彈道仿真方式Fig.4　Two simulation methods of missile trajectory

2.2目標機真實數據預推

由于訓練區域大，數據傳輸效率等因素限制，實時接收的目標機數據頻率往往達不到彈道仿真計算要求。因此，需要對目標機飛行軌跡進行適當插補。以目標機實時下傳的數據為基礎，在目標機下一時刻實時數據到來之前，根據機體運動方程，預推下一時刻的目標機位置和姿態。

(1)

(2)

式中：xt、yt、zt為目標在慣性坐標系的坐標；vt、θt、φt分別為目標的速度、航跡俯仰角和航跡偏轉角；ntx、nty、ntz為目標的縱向、目標偏航和俯仰方向的轉彎控制過載。

2.3一次彈道仿真計算過程

把導彈假設為理想化的剛體，在慣性坐標系中根據運動學原理，建立仿真導彈和目標機之間的相對運動模型。

(3)

式中：lθ為視線傾角；lφ為視線偏角；rx=xt-xm，ry=yt-ym，rz=zt-zm，xt、yt、zt為目標的坐標，xm、ym、zm為導彈的坐標。

開始仿真計算之前，首先需要調用目標機動模型以獲得新的目標機位置姿態數據。仿真模型的輸入是目標機相關數據和仿真步長，輸出是仿真導彈的最新位置姿態相關信息和目標機相對距離。假設導彈為理想的剛體，忽略導彈自身旋轉因子，一次彈道仿真計算過程如圖5所示。

圖5　一次彈道仿真計算Fig.5　Missile trajectory simulation

圖5中：θ、θ′(t)、θ″(t)、θs(t)、Δθ分別是該時刻俯仰角、俯仰角速度、俯仰角加速度、俯仰角控制信號和俯仰角增量；φ、φ′(t)、φ″(t)、φs(t)、Δφ分別是該時刻偏航角、偏航角速度、偏航角加速度、偏航角控制信號和偏航角增量；xt(t)、yt(t)、zt(t)、xm(t)、ym(t)、zm(t)分別是該時刻目標機和仿真彈道的位置；Δx、Δy、Δz分別表示該時刻仿真彈道3個方向的增量；vcls(t)、θmax、φmax、m(t)、vop分別表示該時刻仿真彈道接近速度、最大允許俯仰角、最大允許偏航角、質量和最大允許速度。

3　仿真步長實時自適應機制

一般情況下進行彈道仿真都是采用固定步長的仿真方法，前提條件是在該仿真步長足夠長[9]，并保證在該仿真步長內能完成一次彈道仿真計算。本文采用仿真步長動態調整的方法，即利用固定仿真步長內完成仿真計算后所剩余的時間，進行下一次彈道仿真計算。采用仿真步長自適應的方法優點是，可以使整個實時仿真過程中不會有空閑時間，不會使彈道仿真程序處于等待狀態。

3.1仿真步長動態調整

從工程實踐的角度出發，完成一次仿真計算包括預推目標機位置和一次彈道仿真計算兩步。假設上次開始彈道仿真的時刻為t1，為進行本次彈道計算，而開始獲取目標機位置數據時刻為t2，則動態仿真步長可表示為Δt=t2-t1.

3.2半實物環境下網絡仿真時間實時同步策略

本文采用彈道仿真步長動態自適應策略，動態調整仿真步長，并實時采用飛機數據中的GPS時間進行授時調整，確保網絡仿真環境不會因為仿真時間過長，由積累誤差而造成分布式仿真環境各計算節點時間不同步，實現彈道仿真的實時性。半實物實時彈道仿真需要實時獲取目標機數據作為仿真輸入，因此網絡仿真時間同步很重要。

3.3自適應算法實現

基于目標機和攻擊機仿真進行彈道仿真計算的兩種仿真方式的彈道仿真計算過程是一致的，不同之處在于獲取目標機位置數據的方式不同。基于目標機仿真環境直接從通過對本地實體的預推即可獲取仿真需要輸入的目標數據，而基于攻擊機仿真環境則需要從遠程實體中獲取目標數據。因此，由于獲取目標數據方式不同，會影響仿真步長的大小。

綜合考慮仿真步長自適應算法和網絡仿真時間實時同步策略，其具體實現算法如圖6所示。

圖6　仿真步長自適應計算Fig.6　Adaptive computation of step size of missile trajectory simulation

4　仿真實驗分析

半實物仿真環境實驗中每個工作站型號為HP-Z200計算機，CPU為Intel(R) Core(TM) i5，3.2 GHz，內存4 G. 由4臺相同配置的工作站，組成高性能計算機仿真集群，作為分布式計算實驗環境。

為了保證仿真的一般性，并具有對比性，以某型空空導彈為例，如圖7所示，其中黃色航跡為仿真彈道，飛機的航跡為飛機的真實數據。假設仿真導彈的殺傷半徑約為7 m，把這一次攻擊過程復制100份，模擬100架攻擊機同時分別攻擊100架目標機，并且都在同一時刻模擬發射導彈，所有的目標機做相同的機動。因此，在每個工作站上分別管理25個攻擊機實體、25個目標機實體和25個仿真彈道實體。

圖7　半實物彈道仿真Fig.7　Missile trajectory simulation in distributed hardware-in-loop environment

4.1彈道仿真數據樣本統計分析

設定單位仿真時間初始值為0.01 s，在仿真計算過程中，根據自適應的時間處理機制動態調整。200個飛機實體同時仿真100條彈道，把100條彈道分為10組，每組10條彈道求平均值，在本地仿真實驗中所得仿真實驗數據如表1所示。從表1中數據可知，基于攻擊機仿真環境的10組100條彈道，每條彈道的仿真時間基本穩定在27.8 s左右，彈道仿真計算次數則基本穩定在7 530，平均每條彈道每秒鐘完成270次彈道仿真計算。但由于仿真步長振蕩較大，造成最后的脫靶量不穩定，部分在該導彈的殺傷半徑之內，部分在殺傷半徑之外，造成最后的結果不一致。如果采用固定步長的仿真方法，假設其固定步長為0.01 s，則每條彈道仿真計算約2 700次，遠低于兩種環境下動態調整仿真步長的計算效果。

基于目標機實時彈道仿真的所有的條件與基于攻擊機的實時彈道仿真條件完全一樣，唯一不同的地方是獲取目標機的位置和態勢信息的方法不同，同樣也進行100條彈道仿真計算。其半實物仿真的結果數據如表2所示。根據表2的數據可知，其仿真實驗結果相對穩定，最后仿真步長基本上穩定在0.000 25 s，每個仿真導彈實體平均每秒鐘約完成4 000次彈道仿真計算，其最后的脫靶量穩定在2.1 m，全部在該型導彈的殺傷半徑之內。

表1　基于攻擊機環境彈道仿真數據統計

表2　基于目標機環境彈道仿真數據統計

通過對比分析整體數據樣本，基于目標機仿真結果比基于攻擊機仿真結果穩定。

4.2仿真步長分析

分別從基于攻擊機仿真環境和基于目標機仿真環境隨機挑選一條完整的彈道仿真記錄數據進行分析。根據自適應算法可知，輸入仿真步長主要有獲取目標機數據的時間和彈道仿真所用時間兩部分組成。兩種方式的彈道仿真所有時間基本一致，區別在于獲取目標機數據的時間。由于基于攻擊機仿真環境需要從網絡環境獲取目標機數據，其所用的時間不確定，造成輸入仿真步長波動比較大，如圖8所示。基于目標機仿真環境出現小幅波動，相對基本穩定，如圖9所示。

圖8　基于攻擊機仿真環境仿真時間步長Fig.8　Time of one missile trajectory simulation based on environment of attacker

圖9　基于目標機仿真環境仿真時間步長Fig.9　Time of one missile trajectory simulation based on environment of target aircraft

4.3彈道仿真分析

通過分析兩種仿真方式中每一步獲取目標機的數據所用的時間，把輸入的仿真步長作為自變量，在該仿真步長內仿真彈道推進量作為因變量，分析其由于仿真步長變化而產生的影響。根據數據分析結果，這兩種方式的仿真步長和仿真彈道推進量的走勢大致相同，這是由于獲取目標機數據所用的時間的隨機性造成的，如圖10和圖11所示。

圖10　基于攻擊機仿真環境彈道仿真步長Fig.10　Simulation step size based on environment of attacker

圖11　基于目標機仿真環境彈道仿真步長Fig.11　Simulation step size based one environment of target aircraft

4.4仿真彈道末端對抗分析

仿真彈道是否命中目標，可簡化為在彈道仿真末端判斷彈目相對距離是否在導彈殺傷半徑范圍內。因此，彈道仿真末端的仿真精度很大程度決定仿真結果的準確性。

本次仿真實驗中，假設導彈殺傷半徑為7 m，圖12為基于目標機仿真環境的彈道仿真末端分析，目標剛好在殺傷范圍之外。從圖13可以看出，最后的仿真彈道與目標之間的距離小于2 m. 這兩個實驗的條件唯一不同的地方就是一個彈道仿真環境在攻擊機，另一個彈道仿真環境在目標，由于在二者不同環境中其計算次數不同，會產生很大的影響。

圖12　基于攻擊機仿真環境的彈道仿真末端對抗Fig.12　Final simulation step size of attack plane

圖13　基于目標機仿真環境的彈道仿真末端對抗Fig.13　Final simulation step size of target aircraft

5　結論

本文在分布式半實物仿真環境中，采用仿真步長自適應方法分別在基于目標機仿真環境和基于攻擊機仿真環境兩種仿真方式進行仿真實驗。通過分析對比兩種方法獲得的實驗數據，基于目標機的仿真方式顯著地提高了仿真頻率，在彈道仿真模型自身精度保持一致性的前提下，通過提高仿真計算頻率來提高彈道仿真精度，很大程度上提高了半實物仿真環境下彈道仿真的可信度。下一步還需要考慮導彈導引頭的特性、目標機電子對抗等因素，以建立更加精確的仿真模型，提高對攻擊結果判定的可信度。

References)

[1]劉東紅,郭長國,王懷民，等. 監控使能的分布式軟件系統構造方法[J]. 軟件學報,2011,22(11):2610-2624.

LIU Dong-hong, GUO Chang-guo,WANG Huai-min, et al. Monitoring enabled distributed software construction method[J]. Journal of Software, 2011,22(11):2610-2624. (in Chinese)

[2]于榮歡,吳玲達, 瞿師,等. 組網雷達探測能力的并行計算與可視化方法研究[J].系統工程與電子技術, 2011(11): 2512-2516.

YU Rong-huan, WU Ling-da, QU Si. Paraller computing and visualization method of radar net’s detection ability[J]. System Engineering and Electronics, 2011(11): 2512-2516. (in Chinese)

[3]曹敬瑜,柴瑋巖, 王博，等. 嵌入式分布計算環境下的高效軟件構件化框架研究[J]. 兵工學報,2013,4(4):451-458.

CAO Jing-yu, CHAI Wei-yan,WANG Bo，et al. Research on efficient software component framework for embedded distributed computing environment[J]. Acta Armamentarii, 2013,4(4):451-458. (in Chinese)

[4]Baja C, Park S, Thane A G. Parallel multi-PC volume rendering system[R]. Austin, US: University of Texas, 2005.

[5]Luciana P S,Raffin B,Joaquim A J.PC clusters for virtual reality[J]. The International Journal of Virtual Reality,2008,7(1):67-80.

[6]何小朝. 消息設計與開發:分布式應用開發的核心技術[M].北京:電子工業出版社, 2011:13.

HE Xiao-chao. Design and development of message: the core technologies of distributed application development [M].Beijing: Publishing House of Electronics Industry, 2011:13. (in Chinese)

[7]Frank Buschmann, Kevlin Henney, Schmidt D C. 面向模式的軟件架構:分布式計算的模式語言:第4 卷[M]. 肖鵬,陳立,譯. 北京:人民郵電出版社, 2010: 9-17.

Buschmann F, Henney K, Schmidt D C. Pattern oriented software architecture:a pattern language for distributed computing:volume 4 [M]. XIAO Peng, CHEN Li, translated. Beijing: Posts & Telecom Press, 2010:9-17. (in Chinese)

[8]楊際祥,譚國真,王榮生.并行與分布式計算動態負載均衡策略綜述[J].電子學報,2010,5(5):1121-1130.

YANG Ji-xiang, TAN Guo-zhen， WANG Rong-sheng. A survey of dynamic load balancing strategies for parallel and distributed computing[J]. Acta Electronica Sinica, 2010,5(5):1121-1130.(in Chinese)

[9]Farrell W J. Interacting multiple model filter for tactical ballistic missile tracking[J]. IEEE Trans on Aerospace and Electronics Systems,2008,44(2):418-426.

Research on the Step Size of Real-time Self-adaptation Trajectory Simulation in Distributed Hardware-in-loop Environment

ZUO Jia-liang, YANG Ren-nong, ZHANG Ying, WANG Xue-feng

(Aeronautics and Astronautic Engineering College, Air Force Engineering University, Xi’an 710051, Shaanxi, China)

The creditability of missile trajectory simulation model is not taken into a count based on the distributed environment of hardware-in-loop. From the view of engineering and practice, a strategy of self-adaptation of the simulation step size is designed and implemented in the real-time trajectory simulation. At the same time, two methods of missile trajectory simulation are presented according to the features of the distributed environment of hardware-in-loop: the simulation based on the environment of attacker and the simulation based on the environment of target aircraft. After analyzing the simulation results obtained from the two methods, the missile trajectory simulation based on the environment of target aircraft outperforms the one based on the environment of attacker. Undoubtedly, it has improved the creditability of real-time trajectory simulation in the hardware-in-loop environment to a great extent.

simulation science and technology; real-time missile trajectory simulation; hardware-in-loop; self-adaptation of the simulation step size

2014-03-05

左家亮(1986—)， 男， 博士研究生。 E-mail: zuojialiang2014@yeah.net;

楊任農(1969—)， 男， 教授， 博士生導師。 E-mail: cmproof@gmail.com

TP316

A

1000-1093(2015)04-0653-07

10.3969/j.issn.1000-1093.2015.04.012